코딩없이 배우는 데이터 과학

코딩 없이 배우는 데이터 과학 - 빅데이터·인공지능 세계 권위자가 제언하는 ㅣ 코딩 없이 배우는 데이터 시리즈
황보현우.한노아 지음 / 성안북스 / 2023년 3월

코딩?, 데이터 과학? 컴퓨터와 관련한 지식이 있는 사람들이라면 어느정도 들어본 말이고 이해하고 있을 가능성이 높은 말이지만 보통의 일반적인 사람들이 코딩과 데이터 과학을 어떻게 한다는건지 전혀 모를 수도 있고 혹은 궁금증을 가질 수도 있음이다.

프로그래밍에 대한 이해를 하는 사람들뿐만 아니라 새롭게 시작하는 사람들에게 데이터 과학의 체계와 내용을 쉽게 알려주는 일은 중요한 일이 된다.

전공자들에게는 가벼운 디저트 정도의 의미가 될 수도 있겠지만 비전공자에겐 전문서적과 같은 의미로 받아들여질 가능성이 크다.

하여 통계학과 컴퓨터를 활용한 데이터 과학에 관심을 갖는 독자들을 위해 제작된 코딩없이 배우는 데이터 과학에 대한 설명을 읽어본다.

이 책 "코딩없이 배우는 데이터 과학" 은 프로그래밍 관련 상세한 설명과 함께 통계학과 관련된 심도 있는 이론을 소개하고 있으며 6개 챕터로 구성된 내용은 데이터 과학에 접근하는 다양한 관점, 데이터 과학에 필요한 도구, 획득 데이터의 분석 가능한 데이터로 가공, 처리하는 방법, 데이터의 정리 요약으로 기술적 분석을 다루며 시각적 도구를 통해 데이터 분석 결과를 활용하고 이해하는 법을 알려주고 있다.

프로그래밍은 데이터를 활용하는 방식이니 만큼 다양한 방식이 존재하지만 특히 이 책에서는 SAS ODA라는 상욧 소프트웨어지만 무료로 사용이 가능한 프로그램을 사용하며 이는 매우 높은 경제성을 지니고 있고, 데이터기반 신뢰도가 높으며, 기능적인 면에서 여타의 방식보다 뛰어남을 자랑한다.

또한 범용프로그램이 갖는 확장성에 촛점을 맞추어다른 도구로의 확장성을 높이는데 적합하며 데이터 과학 입문자부터 전문가에 이르기까지 접근성이 높다는 장점이 있어 저자는 이 책의 내용을 실습하는데 있어 SAS ODA를 채용하여 활용할 수 있도록 사용법에 대한 설명과 함께 SAS Studio 둘러 보기로 데이터 과학을 공부하는데 완벽성을 추구하고 있다.

데이터 과학은 과학적인 테이터 처리를 의미한다고 볼 수 있다.

최근에는 빅데이터와 인공지능과 관련한 변화들이 너무도 빠른 속도로 변화하고 있음을 확인할 수 있는데 전통적 방식인 프로그램 코딩방식으로는 전문가가 아닌 이상은 접하기 힘들고 어렵기만 할 뿐이다.

데이터 과학의 프레임워크를 이해하는 일은 가공, 처리, 기술적 분석 방법, 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현하는 방법을 나타내는 일련의 과정이라 할 수 있다.

비전공자가 데이터 과학에 대한 이해를 갖고자 하는 일도 데이터 과학의 기본적 이론과 실무적 경험을 통해 실력을 축적할 수 밖에 없는 일이다.

수 없이 나열되는 코딩 목록이 없어도 데이터 과학을 위한 방법은 직관적 방법이라 비전문가들이 접하고 배울 수 있는 최적의 기회라 할 수 있다.

머리아픈 코딩의 시간을 줄이고 직관적 데이터 프레임 워크를 제공하는과학적 데이터 방법을 활용해 새로운 데이터 과학을 제시하는 나, 우리가 되어 보았으면 좋겠다.

**네이버 카페 책과콩나무의 지원으로 

               개인적 의견을 솔직하게 작성한 리뷰입니다**